Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

3283 материалов
01 Почему Post-Training Quantization ломается на длинных chain-of-thought рассуждениях Глубокий разбор почему Post-Training Quantization разрушает качество длинных chain-of-thought рассуждений в LLM и как с этим бороться 8 мин чтения 02 Как собрать RAG-агента для объяснения настолок без тяжёлых библиотек Практический гайд по созданию лёгкого RAG-агента для объяснения правил настольных игр без сложных фреймворков. Работающий pet-проект на Python. 7 мин чтения 03 Int4 QAT против PTQ: почему Kimi выбрала квантование для K2 и как это повлияло на latency Глубокий технический разбор: почему Kimi выбрала квантование для модели K2, как QAT влияет на latency MoE-архитектур и что это значит для инференса. 7 мин чтения 04 Как запустить 355-миллиардную модель на железе 2015 года: полное руководство по оптимизации Подробный гайд по запуску огромных LLM (GLM-4, MoE) на CPU через llama.cpp. Квантование, оптимизация памяти, настройка для старых систем. 8 мин чтения 05 Как настроить Reko для автоматической обработки YouTube-плейлистов Полное руководство по настройке Reko для автоматической обработки YouTube-плейлистов. Скачивание, транскрибация, локальные модели и скриптинг. 8 мин чтения 06 Как подключить MCP-сервер ВкусВилла к Claude или GPT: пошаговая инструкция Подробная инструкция по подключению MCP-сервера ВкусВилла к Claude и GPT. Настройка API, интеграция через MCP Inspector и Manus, решение проблем. 7 мин чтения 07 Как «мыслят» Llama-3 и Qwen-2.5: сравниваем геометрию внутренних представлений Глубокий анализ различий в «стиле мышления» Llama-3 и Qwen-2.5 через визуализацию внутренних представлений. Практическое сравнение для инженеров. 7 мин чтения 08 Локальные LLM на практике: Строим мультимодальный краулер событий с нуля Пошаговое руководство по созданию автономного мультимодального краулера событий на локальных LLM с GLM-4.6V. Полный код, архитектура и нюансы развертывания. 12 мин чтения 09 Как построить семантический пайплайн для LLM: от ETL к итеративной обработке данных Пошаговое руководство по построению семантического пайплайна для LLM: извлечение, преобразование, загрузка данных и итеративная обработка для контроля качества. 5 мин чтения 10 Почему большие языковые модели не понимают, чего вы на самом деле хотите Глубокий анализ фундаментальной проблемы LLM — отсутствие понимания глобального намерения. Примеры, исследования и практические выводы для промпт-инжиниринга. 8 мин чтения 11 Интерактивный калькулятор и симуляции в Google Search: как это работает Полное руководство по интерактивным калькуляторам в Google Search. Как Gemini 3 создает UI на лету, примеры промптов, технические детали и будущее генеративного 7 мин чтения 12 Детектор AI-фото от Wildberries: Как отличить Midjourney от реальности и не облажаться Полное руководство по детекции AI-изображений на Wildberries. Узнайте, как работает детектор, как проверить фото самостоятельно и избежать проблем с нейросетевы 6 мин чтения